## Jurnal Teknologi Terpadu
https://journal.nurulfikri.ac.id/index.php/jtt ISSN : 2477-0043 ISSN ONLINE : 2460-7908

## PENGENALAN GERAKAN SIKAP DASAR PENCAK SILAT BAKTI NEGARA BERBASIS APLIKASI MOBILE MENGGUNAKAN NEURAL NETWORK
I P Julian Taruna S 1 , K Queena Fredlina 2 , I B Kresna Sudiatmika 3
1,2,3 Teknik Informatika, STMIK Primakara Denpasar, Bali, Indonesia 80226 juliantarunasuantara@gmail.com, naa.queena@gmail.com, kresna@primakara.ac.id

## Abstract
Research on introducing basic stance or poses recognition specializing in sports is scarce. Researchers have not yet found journals or articles that discuss the introduction of the fundamental view of Pencak Silat as in this research. The research results can be used by athletes, teaching staff or organizations, and even the government who want to take advantage of the results  of  this  research  in  the  form  of  an  application  to  introduce  the  fundamental  stance  of  Pencak  Silat.  To  realize  this application,  researchers  use  Neural  Network  or  artificial  intelligence  where  the  model  of  recognition  is  trained  on  the Teachable  Machine,  which  produces  recognition  accuracy  above  90%,  then  integrated  with  mobile  application  programs based  on  Android  that  have  been  built  using  Flutter.  After  being  integrated  whit  the  mobile  application,  This  application recognition still produces accuracy above 90%, so it can be concluded this application can work very well .
Keywords: Artificial Intelligence , Mobile Apps, Neural Network, Pencak Silat, Poses Recognition

## Abstrak
Penelitian  pengenalan  sikap  dasar  atau  poses  recognition  yang  mengkhusus  ke  bidang  olahraga  sangatlah  jarang  ada  dan peneliti belum menemukan jurnal atau artikel yang membahas mengenai pengenalan sikap dasar dari Pencak Silat seperti pada penelitian ini. Hasil penelitian ini dapat dipergunakan oleh atlet, tenaga pengajar ataupun organisasi bahkan juga pemerintah yang  ingin  memanfaatkan  hasil  penelitian  ini  yaitu,  berupa  aplikasi  pengenalan  sikap  dasar  dari  Pencak  Silat.  Untuk mewujudkan aplikasi ini, peneliti menggunakan Neural Network atau kecerdasan buatan yang mana model dari pengenalan di train pada Teachable Machine yang menghasilkan akurasi pengenalan di atas 90%, kemudian diintegrasikan dengan program aplikasi mobile berbasis Android yang dibangun menggunakan Flutter , serta setelah diintegrasikan dengan aplikasi mobile, aplikasi pengenalan ini masih menghasilkan akurasi di atas 90%, sehingga dapat disimpulkan aplikasi ini dapat bekerja dengan sangat baik.
Kata kunci: Aplikasi Mobile , Kecerdasan Buatan, Neural Network , Pengenalan Gerakan, Pencak Silat

## 1. PENDAHULUAN
Berbagai  macam  teknologi  dikembangkan  mulai  dari teknologi robotic sampai Artificial Intelligence (AI). Inti di dalam proses kerja Artificial Intelligence yang akan dibahas dalam penelitian ini sendiri adalah learning , reasoning dan self correction . Pada penelitian ini memanfaatkan AI jenis poses  recognition, yang  dapat  mengenali  gerakan  dari object yang  bergerak  secara real-time . AI jenis  ini digunakan  karena,  studi  kasus  pada  penelitian  ini  adalah bagaimana mengenali gerakan sikap dasar dari Pencak Silat Bakti  Negara  (PSBN)  yang  memiliki  banyak  sikap  dan gerakan yang berbeda dengan pola gerakan masing-masing.
Penelitian  ini  diharapkan  menghasilkan output aplikasi mobile yang  dapat  mengenali  gerakan  dari  pencak  silat.
Model pengenalan dari aplikasi ini menggunakan teknologi Teachable Machine yang dikembangkan oleh Google yang sudah  menggunakan  algoritma  RNN  ( Reccurent  Neural Network) didalamnya  dan  akan  diintegrasikan  dengan aplikasi mobile berbasis  Android  yang  dibangun menggunakan Flutter.
Menurut  Stat  Counter  Global  Stats,  dari  Oktober  2019  – Oktober 2020 pengguna dari Android yang lebih dominan di Indonesia daripada iOS dan lainnya, dengan persentasi 90% ke atas pengguna Android meninggalkan pengguna iOS dan lainnya,  pada Mobile  Operating  System  Market  Share  in Indonesia  -  November  2020  yang  dapat  dilihat  pada  data gambar statistik di bawah ini [1].
Gambar 1. Data Sistem Operasi – November 2020 [1]
Data  pada  Gambar  1  di  atas  menjadi  acuan  aplikasi  ini dikembangkan  ke  arah  aplikasi  Android,  melihat  dari jumlah  pengguna di  Indonesia  yang  mendominan  ke  arah Android user .  Sehingga  diharapkan  nantinya,  aplikasi  ini akan memberikan dampak yang lebih masif.
Adapun  masalah  yang  akan  dikaji  dalam  penelitian  ini berdasarkan  latar  belakang  di  atas  yaitu,  bagaimana  cara mengintegrasikan  model  dari  hasil  pelatihan Teachable Machine terhadap  pemrograman Flutter ,  sehingga menghasilkan aplikasi berbasis mobile .
Berdasarkan latar belakang dan perumusan masalah di atas, penelitian ini bertujuan untuk membantu pembelajaran dan atau  proses  latihan  dari  perguruan  Pencak  Silat  Bakti Negara  dengan  memanfaatkan AI  (Artificial  Intelligence) berbasis Android.
Keterbatasan peneliti dalam penelitian serta untuk membuat pembahasan  lebih  terarah  menyebabkan  batasan  masalah perlu penulis deskripsikan yaitu, penelitian ini menggunakan Neural  Network dan  hasil  penelitian  berupa aplikasi mobile bukan website ,  sikap  yang  bisa  dikenali aplikasi  hanya  ada  lima  yang  telah  divalidasi  serta  studi kasus  dilakukan  di  perguruan  Pencak  Silat  Bakti  Negara, versi Android yang dapat menggunakan aplikasi mulai dari versi  Android  8.1  (Oreo)  ke  atas  dan  model  pelatihan didapatkan  dari  hasil  pelatihan  di Teachable  Machine dengan datasets sendiri  serta maintenance dari  aplikasi dilakukan  setiap  6  bulan  atau  apabila  diperlukan sewaktu- waktu.
Penelitian  ini  juga  melihat  dari  penelitian-penelitian sebelumnya, agar dapat menentukan dan melihat perbedaan penelitian ini dengan penelitian terdahulu, seperti Syarifah Rosita Dewi yang melakukan penelitian dengan judul “ Deep Learning  Object  Detection pada  Video  Menggunakan
Tensorflow dan
Convolutional Neural Network ” menggunakan  metode  analisa  data  mendapatkan  hasil bahwa  klasifikasi  meja  dan  kursi  pada  suatu  citra  digital menggunakan convolutional  neural  network dapat  dinilai bekerja dengan baik [2].
Habib  Astari  Adi  dan  Ika  Candradewi  yang  melakukan penelitian dengan judul “Sistem Pengenalan Isyarat Tangan untuk Mengendalikan Gerakan Robot Beroda Menggunakan Convolutional Neural Network ” menggunakan  metode Contrast  Stretching mendapatkan hasil bahwa sistem pengenalan isyarat tangan menggunakan metode  tersebut  menghasilkan  akurasi  sebesar  97,5%, presisi 97,57%, sensitivitas  97,5%, spsivisitas 99,77% dan f1 score 97,45% [3].
Mochamad Bagus Setiyo Bakti dan Yuliana Melita Pranoto yang  melakukan  penelitian  dengan  judul  “Pengenalan Angka Sistem Syarat Bahasa Indonesia dengan Menggunakan  Metode Convolutional  Neural  Networ k” menggunakan  metode Convolutional  Neural  Network mendapatkan hasil  bahwa dengan  menggunakan  arsitektur LeNet  tingkat  akurasi training dan testing mencapai  90% bahkan lebih [4].
Sunario Megawan dan Wulan Sri Lestari yang melakukan penelitian  dengan  judul  “Deteksi Spoofing Wajah Menggunakan Faster R-CNN Dengan Arsitektur Resnet50
pada  Video”  menggunakan  metode Faster  R-CNN mendapatkan  hasil  bahwa  rata-rata  nilai  akurasi  yang dihasilkan  pada  tahap training adalah  97,07%,  dengan jumlah epoch sebanyak  21,  yang  artinya  pengujian menunjukkan  bahwa  model  yang  dihasilkan  berhasil menentukan bounding box [5].
Hamdani Mubarok yang melakukan penelitian dengan judul “Identifikasi Ekspresi Wajah Berbasis Citra Menggunakan Algoritma
Covolution Neural
Network (CNN)” menggunakan metode Backpropagation mendapatkan hasil bahwa penelitian ini cukup baik dan didapat akurasi training sebesar  99,6%  dan  akurasi testing sebesar  88,89%  yang dilakukan pada epochs 1000 [6].
Ada  beberapa  perbedaan  dari  penelitian  ini  dengan penelitian yang sebelumnya yang tercantum di dalam state of  the  art yaitu,  ada  pada  algoritma  yang  dipakai  pada penelitian  sebelumnya  paling  banyak  menggunakan Convolution Neural Network yang menghasilkan persentase akurasi 80%-90%. Sedangkan peneliti disini menggunakan algoritma Recurrent  Neural  Network ,  namun  peneliti memanfaatkan Teachable Machine yang sudah menggunakan algoritma RNN didalamnya untuk membantu melakukan  proses  pelatihan  dan  perhitungan  terhadap model dan menghasilkan persentase akurasi 90%-100%.
Penelitian ini tentunya berdasarkan pengetahuan yang telah ada seperti, sikap dasar pencak silat yang merupakan sikap- sikap  statis  yang  dapat  dilakukan  untuk  melatih  kekuatan otot-otot,  sebelum  melakukan  gerak  dinamis  sehingga pijakan  kaki  dapat  menjadi  kokoh.  Pembentukan  sikap merupakan  dasar  dari  pembentukan  gerak  yang  meliputi sikap  jasmaniah  dan  sikap  rohani  [7].  Sikap  dasar  dari pencak  silat  itu  semuanya  sama,  namun  karena  begitu banyaknya aliran pencak silat di Indonesia, sikap dasar dari setiap perguruan pun memiliki namanya masing-masing.
Pada  perguruan  Pencak  Silat  Bakti  Negara  sendiri  ada beberapa  sikap  dasar  seperti,  sikap  sempurna,  jangkar kodok,  jangkar  kuda,  jurus  satu  (ular  menyebrang  sungai) dan jurus dua (menghadang jalan).
Pada  Penelitian  ini  menggunakan  algoritma  RNN ( Reccurent  Neural  Network )  untuk  mengoptimalkan prediksi  pengenalan  terhadap  obyek,  hal  ini  dikarenakan konsep dasar dari RNN untuk melakukan prediksi terhadap data  bukan  hanya  menggunakan  data  yang  diberikan  pada saat ini, melainkan juga mengambil data hasil dari prediksi atau input sebelumnya [8].
Namun untuk membantu perhitungan algoritma yang sangat kompleks  peneliti  menggunakan Teachable  Machine yang merupakan  alat Graphic  User  Interface berbasis website yang dikembangkan Google dan dapat digunakan membuat model  klasifikasi  yang  sudah  berisi  algoritma  RNN.  Ada tiga  langkah  sederhana  yang  harus  dilakukan  untuk membuat  model  pelatihan  yaitu,  pertama  mengumpulkan
dan  mengelompokkan  data  ke  dalam  kelas  atau  kategori yang telah ditentukan, langkah kedua melakukan pelatihan model  sesuai  kebutuhan  dan  dapat  langsung  di  lihat  hasil dari  pelatihan  apakah  dapat  mengklasifikasikan  dengan benar dan akurat, serta langkah terakhir adalah ekspor model yang  telah  dibuat  ke  proyek  yang  sedang  dikerjakan  baik berbasis pada website ataupun aplikasi [9].
Hasil dari model yang telah dilatih akan diimplementasikan ke dalam program aplikasi yang telah dibangun mengunakan tools Flutter , di sini peneliti memilih menggunakan Flutter karena SDK (Softwere Development Kit) yang dikembangkan  oleh  Google  ini  dapat  mengembangkan aplikasi  dengan  cepat  dan  memiliki  beberapa  keunggulan seperti, fast development, expressive and flexible, and native performance [10].

## 2. METODE PENELITIAN
2.1   Metode pengumpulan data dan instrumen penelitian
1. Metode Pengumpulan Data
Penelitian  ini  menggunakan  metode  pengumpulan  data melalui  wawancara  dan  observasi.  Pada  sesi  wawancara dilakukan terhadap pelatih dari perguruan Pencak Silat Bakti Negara, dengan tujuan untuk mengetahui permasalahan dan mendapatkan  data  awal.  Sedangkan  sesi  obervasi  pada penelitian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  gerakan  sikap dasar dari Pencak Silat Bakti Negara yang akan ada pada aplikasi.  Berdasarkan  hasil  wawancara  dan  observasi didapatkan hasil sebagai berikut:
Terdapat lima sikap yang akan digunakan untuk pengenalan sikap  dasar  yang  telah  divalidasi  sebelumnya  melalui melalui observasi terhadap 18 orang secara acak, mulai dari pelatih  dan  atlet  di  perguruan  Pencak  Silat  Bakti  Negara dengan  persentase  77,8%  mengatakan  setuju  atau  cukup dengan lima sikap yang bisa dikenali di awal pengembangan aplikasi  ini  yaitu,  sikap  sempurna,  jangkar  kuda,  jangkar kodok, jurus  satu  (ular  menyebrang  sungai),  dan  jurus  dua (menghadang  jalan),  16,6%  mengatakan  perlu  tambahan sikap  dari  tendangan  dasar  dan  5,6%  mengatakan  perlu tambahkan  hormat  perguruan  di  awal  sebelum  ke  sikap dasar yang lainnya.
2. Instrumen Penelitian
Instrument  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  berupa buku  catatan  atau note pada smartphone ataupun  alat rekam yang digukanan untuk mendapatkan informasi saat melakukan wawancara dengan informan.
2.2 Tahapan Penelitian
Jika  digambarkan  maka  alur  atau  tahapan  penelitian  pada penelitian ini adalah seperti pada Gambar 2 berikut:
Gambar 2. Tahapan Penelitian
1. Identifikasi Masalah
Penelitian  ini  diawali  dengan  mengidentifikasi  masalah yang ada pada tempat studi kasus dan didapatkan masalah yaitu  keterbatasan  untuk  melakukan  proses  latihan  akibat pandemi saat ini.
2. Wawancara dan Validasi Kebutuhan
Pada  sesi  wawancara  dilakukan  terhadap  pelatih  untuk mendalami  masalah  yang  ditemukan  menghasilkan  solusi yaitu,  membangun  aplikasi  pengenalan  sikap  dasar perguruan Pencak Silat Bakti Negara yang dijadikan sebagai bahan  pembelajaran  atau  pelatihan  bagi  atlet  yang  ingin melakukan  latihan  dari  rumah  masing-  masing  melalui smartphone mereka.
3. Studi Literatur
Tahapan  ini  perlu  dilakukan  untuk  mengetahui  teknologi atau  algoritma  apa  yang  akan  digunakan  dalam  penelitian
ini agar aplikasi yang dibuat dapat melakukan pengenalan terhadap sikap dasar dengan akurat.
4. Pengumpulan Data dan Pelatihan Model
Proses pengumpulan data berupa gambar dengan format .jpg dilakukan secara langsung di tempat studi kasus. Data yang diambil  merupakan  data  kualitatif  karena  bukan  berupa angka tetapi berupa gambar sebanyak 200 datasets gambar dari setiap sikap dasar yang menggunakan 20 sampel atlet yang akan diambil gambarnya pada tiap sikap dasar, 1 orang atlet  akan  diambil  gambarnya  dengan  10  posisi  yang berbeda sehingga dengan 20 orang atlet akan menghasilkan 200 data gambar pada setiap sikap dasar, total keseluruhan data dari lima sikap dasar tersebut adalah 1000 datasets.
Tahap  selanjutnya  setelah  mengumpulkan  data  yaitu pelatihan  model  pada Teachable Machine untuk membuat model  pengenalan pose atau  gerakan  sikap  dasar  pencak silat. Ada 3 langkah dalam pembuatan model ini, yaitu:
A. Input dan Klasifikasi Data
Pada tahap ini data yang telah terkumpul diklasifikasikan ke dalam  lima  kelas  yang  di  dalam  tiap  kelas  terdapat  200 datasets  yang  dilatih .  Pada  tahapan  ini  model  pengenalan dijadikan  satu  yang  dapat  mengenali  Sikap  Sempurna, Jangkar Kuda dan Jangkar Kodok, Jurus 1 Ular Menyebrang Sungai  dan  Jurus  2  Menghadang  Jalan  dengan  total  1000 datasets.

## B. Train Model
Pada  tahap  ini  semua  data  yang  telah  di input akan  di training , dari 1000 datasets yang ada akan dilatih sebanyak 30 epochs , yang dibatasi setiap interasi hanya 16 batch size dengan 0,0001 learning rate, dengan total 63 interasi untuk menyelesaikan pelatihan 1000 datasets . Hasil accuracy dari epoch akhir sebesar 0,99 dan dan hasil loss dari epoch akhir sebesar 0,00. Hasil accuracy dari setiap kelas dari 30 epoch itu yaitu,  hasil class Sikap  Sempurna  sebesar  1.00,  hasil Jangkar  Kodok  sebesar  1.00,  hasil  dari  Jangkar  Kuda sebesar 1.00, hasil dari Jurus 1 UMS sebesar 0,97 dan hasil dari Jurus 2 MJ sebesar 1.00.

## C. Export Model
Hasil  dari  pembuatan  model  ini  berupa classtering yang mana  model  ini  melakukan  pengenalan  berdasarkan kemiripan pose atau  gerakan dari  data  sikap  yang  telah di training sebelumnya dan rata-rata menghasilkan persentase akurasi  di  atas  90%.  Model  pelatihan  yang  sudah  jadi kemudian  di upload dan link dari  model  ini  di input ke komputer  untuk  nanti  di  integrasikan  dengan  sistem  yang dibuat dengan pemrograman Flutter.

## 5. Desain Pengembangan Sistem dan Integrasi Sistem
Sebelum masuk proses koding dari aplikasi, terlebih dahulu harus  ada  rancangan  desain  atau user  interface  (UI) dari
aplikasi yang akan dibuat, agar pada saat pembuatan aplikasi tinggal  mengikuti  desain  yang  telah  dibuat  sebelumnya. Setelah  UI  selesai  maka coding dari  program  dengan menggunakan bahasa Dart pada Flutter bisa dilakukan dan dilakukan  integrasi  dari  model  pengenalan  dengan  sistem yang dibuat menggunakan Flutter.

## 6. Uji Coba Sistem
Setelah  semua  tahapan  dilalui,  kini  memasuki  tahap  akhir yaitu  uji  coba  dari  sistem  dengan  pengujian integration testing. Pengujian  ini  dilakukan  untuk  menguji  apakah model pengenalan yang telah diintegrasikan dengan sistem aplikasi Android yang telah dibangun dapat tetap mengenali dengan akurat atau tidak.
7. Rekomendasi Penerapan Sistem
Apabila semua tahapan telah dilalui, aplikasi juga telah lulus uji  coba,  maka  aplikasi  ini  bisa  direkomendasikan  untuk diimplementasikan langsung pada tempat studi kasus.
8. Maintenance
Tahapan  maintenance  ini  sudah  di  luar  dari  tahapan penelitian, tahap ini masuk kedalam pemeliharaan aplikasi yang  dilakukan  secara  berkala  setiap  6  bulan  sekali  atau sewaktu-waktu  bilamana  ada  kebutuhan  tambahan  dari aplikasi pengenalan ini.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1   Integrasi Model dengan Program
Pada  penelitian  ini,  model  pengenalan  sikap  dasar  Pencak Silat  yang  telah  di train pada Teachable  Machine dapat diintegrasikan dengan program yang dibangun menggunakan Flutter dengan  memanfaatkan teachable package versi  terbaru,  yaitu teachable  0.0.2 yang  dirilis pada tanggal 3 Juli 2021. Teachable package ini dipanggil menggunakan syntac atau sering disebut widget pada Flutter seperti pada code program di bawah ini:
child:  Teachable( path: "pose/index.html", results: (res) { var  resp  =  jsonDecode(res);
// print("The values are ${}"); setState(() { pose  =
(resp['Sikap  Sempurna']  *  100. 0).toString();
});
},
),
Pada  model  pengenalan  yang  didapat  dari Teachable Machine tersebut  tidak  di download, melainkan  di- upload dan link dari  hasil upload model  pengenalan  tersebut
nantinya akan ditambahkan ke dalam URL di dalam logika dalam bahasa Html untuk Teachable Machine , seperti pada code program di bawah ini:
const  URL  = "https://teachablemachin e.withgoogle.com/models/tkmGLLNzJ/";
Selain  itu  diperlukan  juga  beberapa permission untuk menjalankan  sistem  pengenalan  ini,  seperti  pada code program di bawah ini :
void main() async { WidgetsFlutterBinding.ensureInitia lized();
await
Permission.camera.request(); await Permission.microphone.reques
t(); runApp(Tengklung());
}
Pada  aplikasi  ini  juga  ditambahkan handling  eror untuk membatasi  ketika  akurasi  semisal  keluar  50%  atau  80%, alert atau pop up apa yang akan muncul untuk memberikan feedback apakah  dengan  akurasi  itu,  gerakan  yang dilakukan sudah benar atau salah, yang mana menggunakan If else untuk membuat logika handling eror tersebut, seperti pada code program di bawah ini :
hasillatihan(String data) { temp  =  double.tryParse(data);
if (temp! <= 10.0) { return  '  MASIH  SALAH';
}  else  if  (temp!  >=  11.0  && temp
! <= 70.0) { return  'HAMPIR  BENAR';
} else  { return  'SUDAH  BENAR';
}
}
Pada  logika if  else ini  juga  perlu  dibuat  logika  tambahan untuk men- triger alert yang akan keluar saat logika if else membaca  data  akurasi  yang  keluar  dari  model,  karena model yang ada melakukan prediksi secara terus menerus dan realtime yang membuat alert yang  akan  muncul  juga harus realtime dapat  me- refresh logika if  else yang  akan keluar,  maka  dari  itu  peneliti  menambahkan timer yang mana akan di refresh setiap 1 detik untuk men- triger logika if else untuk memberikan alert hasil akurasi apakah gerakan sudah benar atau salah, seperti pada code program di bawah ini:
{
@override void initState() { timer  = Timer.periodic(Duration( seconds: 1), (_) { setState(() { //  textHasilLatihan(); hasillatihan(pose); }); }); super.initState(); }
@overrid e void dispose() //  TODO:  implement  dispose timer!.cancel(); super.dispose(); }

## 3.2   Perhitungan Algoritma RNN
Pada  pembahasan  ini  tidak  menampilkan  proses perhitungan manual dari algoritma  RNN, melihat dari sisi perhitungan  yang  sangat  kompleks  dan  data  matriks  dari setiap  data  gambar  yang  terlalu  besar,  maka  peneliti menggunakan tools dari Teachable  Machine yang  sudah memakai algoritma Reccurent Neural Network didalamnya dan menghasilkan accuracy dari epoch akhir sebesar 0,98 dan hasil loss dari epoch akhir sebesar 0,00 yang bisa dilihat pada Gambar 3 di bawah.
Sedangkan hasil perhitungan dari pelatihan, untuk accuracy dari  setiap  kelas  yaitu,  Sikap  Sempurna  sebesar  1.00, Jangkar  Kodok  sebesar  0.93,  Jangkar  Kuda  sebesar  1.00, Jurus 1 UMS sebesar 0,97 dan Jurus 2 MJ sebesar 1.00 serta bisa dilihat pada Gambar 4 di bawah ini:
Gambar 4. Hasil Perhitungan Accuracy Class dari Pelatihan
3.3   Perhitungan Keseimbangan Klasifikasi
Model yang sudah dilatih untuk melakukan prediksi untuk menentukan  apakah  gerakan  sikap  dasar  dari  perguruan Pencak Silat Bakti Negara yang dilakukan sudah benar atau salah.  Dengan user yang  sudah  mencoba  prediksi  dari model  sebanyak  25  orang  acak,  baik  atlet  pencak  silat maupun orang awam. Dari klasifikasi model memprediksi 16 orang bergerak benar dan 9 orang masih salah, namun kenyataannya 17 orang bergerak benar dan 8 orang masih salah.
Gambar 3. Hasil Perhitungan Accuracy dan Loss dari Pelatihan
Pada  penelitian  ini  melihat  performa  dari  prediksi  akan menggunakan Confusion  Matrix untuk memetakan  hasil
dari  prediksi  model  yang  sudah  dilatih  ke  dalam  tabel dengan 4 kombinasi berbeda dari nilai prediksi  dan aktual
yang dihasilkan [11].
Tabel 1. Tabel Software dan Hardware N = 25 Aktual : Positif (1) Aktual : Negatif (0) Prediksi : Positif (1) TP : 15 FP : 1 Prediksi : Positif (0) FN : 1 TN : 8 16 9
Keterangan pada tabel di atas:
1. True Positif (TP): model memprediksi orang bergerak benar  dan  memang  orang  itu bergerak  dengan  benar [11].
2. True  Negatif  (TN):  model  memprediksi  orang  masih salah  dan  memang  orang  itu  masih  begerak  dengan salah [11].
3. False Positif (FP): model memprediksi orang bergerak benar dan ternyata prediksi salah, ternyata orang masih bergerak salah [11].
4. False  Negatif  (FN): model  memprediksi  orang  masih salah  bergerak  dan  ternyata  prediksi  salah,  ternyata orang sudah melakukan gerangan dengan benar [11].
Seperti pada keterangan di atas bahwa FP adalah kesalahan tipe 2 yang mana kesalahan ini sangat berbahaya, misalkan jika  orang  diprediksi  telah  bergerak dengan  benar  namun kenyataannya masih bergerak dengan salah, maka orang itu bisa  saja  akan  mengalami  cidera  karena  selalu  bergerak dengan sikap atau teknik yang masih salah  karena prediksi yang  diterima  mengatakan  gerakan  yang  dilakukannya sudah benar.
Pada penelitian ini, hasil yang telah didapat dan dipetakan pada tabel Confusion Matrix di atas,  maka  dapat  dihitung baik  dari  nilai accuracy,  presision,  recall dan  F-1  Score- nya, sebagai berikut:
A. Accuracy (A)
Perhitungan  ini  dapat  menggambarkan  seberapa  akurat model  di  dalam  mengklasifikasikan  dengan  benar  dan tepat, menggunakan rumus A = (TP+TN) / (TP+FP+FN+TN) (1) [11].
Seperti persamaan 1, maka perhitungan Accuracy sebagai berikut:
Accuracy = (TP+TN) / (TP+FP+FN+TN)
= (15+8) / (15+1+1+8)
= 0.92
= 0.92 * 100%
= 92%

## B. Presision (P)
Perhitungan  ini  dapat  menggambarkan  seberapa  akurat antara data yang diminta dengan hasil prediksi dari model, dengan  rumus P =  (TP)  /  (TP+FP)  (2)  [11].  Seperti persamaan 2, maka perhitungan Presision sebagai berikut:
Presision = (TP) / (TP+FP)
= (15) / (15+1)
= 0.9375
= 0.9375 * 100%
= 94%

## C. Recall
Perhitungan  ini  dapat  menggambarkan  keberhasilan  dari model yang dapat menemukan kembali sebuah informasi dengan rumus R = (TP) / (TP+FN) (3) [11].
Seperti  persamaan  3,  maka  perhitungan Recall, sebagai berikut:
Recall = (TP) / (TP+FN)
= (15) / (15+1)
= 0.9375
= 0.9375 * 100%
= 94% D. F-1 Score (F-1 S)
Perhitungan ini akan menggambarkan perbandingan dari rata-rata  antara presision dan recall yang  dibobotkan dengan rumus F-1 S = (2* R * P ) / ( R + P ) (4)  [20].  Seperti persamaan 4, maka perhitungan F-1 Score sebagai berikut:
F-1 S = (2* R * P ) / ( R + P )
= (2*0.9375*0.9375) / (0.9375+0.9375) = 1.7578 / 1.875
= 0.94 * 100%
= 94%
Jika hasil perhitungan memiliki jumlah data False Negatif dan False Positif yang sangat mendekati atau simetris maka Accuracy dapat  dijadikan  sebagai  acuan  untuk  melihat performa  algoritma.  Namun  jika  jumlahnya  tidak mendekati,  sebaiknya  menggunakan  F-1  Score  sebagai acuannya [11].
3.4 Akurasi Pengenalan
Pada penelitian ini, dari segi akurasi yang dihasilkan dari model pengenalan saat di train pada Teachable  Machine
yaitu,  Sikap  Sempurna sebesar  100%,  Jangkar  Kodok sebesar 93%, Jangkar Kuda sebesar 100%, Jurus 1 UMS (Ular  Menyebrang  Sungai) sebesar  97% dan Jurus 2 MJ (Menghadang  Jalan)  sebesar  100%,  hal  ini  membuat akurasi rata- rata semua class di atas 90% dari 30 epoch.
Gambar 5. Hasil Akurasi saat Bergerak dengan Benar
Saat  model  diintegrasikan  dengan  program,  sistem pengenalan  menghasilkan  akurasi  rata-rata  di  atas  70% saat  pengguna  sudah  melakukan  gerakan  dengan  benar seperti  pada  Gambar  5,  sedangkan  di  sisi  lain  sistem memberikan akurasi rata-rata dibawah 10% saat pengguna masih bergerak salah seperti pada Gambar 6.
Pada  aplikasi  ini  sudah  berisi feedback berupa  teks  di bagian bawah akurasi saat gerakan sudah diprediksi benar atau  salah.  Selain feedback yang  telah  dibuat,  pengguna juga akan diberikan pengetahuan melalui deskripsi berupa gambar  dan teks  mengenai  bagaimana  bentuk  dari  sikap yang  ada  dan  dapat  dipelajari  pada  aplikasi  ini.  Untuk tampilan aplikasi dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 6. Hasil Akurasi saat Masih Bergerak dengan Salah
Gambar 7. Hasil Akurasi saat Masih Bergerak dengan Salah

## 4. KESIMPULAN
Model  pengenalan  sikap  dasar  Pencak  Silat  yang  di train pada Teachable  Machine dapat  diintergrasikan  dengan aplikasi  yang  dibangun  menggunakan Flutter dengan memanfaatkan widget inAppWebView dari Flutter dan memanfaatkan teachable  package dari Flutter yang menghasilkan akurasi pengelanan diatas 70% untuk gerakan sikap dasar yang diprediksi benar dan akurasi dibawah 30% untuk gerakan yang diprediksi salah dari semua sikap dasar yang  bisa  dikenali  model  pengenalan,  serta  pada  bagian feedback saat melakukan prediksi juga sudah user friendly yang dapat memudahkan pengguna, karena sudah ada alert berupa teks di bawah akurasi yang muncul ketika pengguna sudah  bergerak  dengan  benar  ataupun  saat  gerakan  yang dilakukan masih salah.
Walaupun  penelitian  ini  bisa  dibilang  telah  sukses  dapat membuat  sistem  atau  model  pengenalan  sikap  dasar  dari pencak  silat,  namun  berdasarkan  data end  user atau masukan-masukan  yang  telah  peneliti  terima  dari pengguna  yang  akan  menggunakan  aplikasi  ini  nantinya, rata-rata  mengatakan  aplikasi  ini  mudah  untuk  dipahami dan  digunakan,  namun  ada  juga  beberapa  saran  seperti perlunya  ada  keterangan  jika  gerakan  pengguna  masih salah, jadi diberikan feedback dimana letak kesalahannya, kemudian tata letak dari beberapa UI juga perlu dirapikan lagi  dan  perlunya guiding saat  perngguna  baru menggunakan aplikasi ini.

## Ucapan Terima Kasih
Peneliti  mengucapkan  terima  kasih  kepada  semua  pihak yang  terlibat  didalam  penelitian  ini,  baik  dari  dosen pembimbing,  Kampus  STMIK  Primakara  yang  sudah menyediakan  ruang  untuk  membuat  penelitian  ini  juga PSPS  Bakti  Negara  Ranting  Bayad  sebagai  tempat  studi kasus penelitian ini dilakukan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Admin,  “Mobile  Operating  System  Market  Share Indonesia Oct 2019 - Oct 2020,” Statcounter Global Stats , November 2020, [Online]. Tersedia: https://gs.statcounter.com/os-market- share/mobile/indonesia [Diakses: 1 Desember 2020].
[2] S. R. DEWI, “Deep Learning Object Detection Pada Video Menggunakan Tensorflow Dan Convolutional Neural  Network,” Universitas  Islam  Indonesia, Yogyakarta, 2018.
[3] H.  A.  A.,  Candradewi,  I,  “Sistem  Pengenal  Isyarat Tangan  Untuk  Mengendalikan  Gerakan  Robot Beroda menggunakan Convolutional Neural Network,” Indones.  J.  Electron.  Instrum.  Syst. , vol. 9, pp. 192– 202, 2019.
[4] Bakti, M. B. S., “Pengenalan Angka Sistem  Isyarat Bahasa  Indonesia  Dengan  Menggunakan  Metode Convolutional  Neural  Network,” Sekolah  Tinggi Teknik Surabaya , Surabaya, p. 16, 2019.
[5] W.  S.  Lestari  dan  S.  Megawan,  “Deteksi  Spoofing Wajah Menggunakan FasterR CNNdengan Arsitektur  Resnet50pada  Video,” J.  Nas.  Tek. Elektro dan Teknol. Inf. , vol. 9, pp. 261–267, 2020, doi: 10.22146/.v9i3.231.
[6] H. Mubarok, “Identifikasi Ekspresi Wajah Berbasis
Citra  Menggunakan  Algoritma  Covolution  Neural Network  (CNN),” Universitas  Islam  Negeri
Maulana Malik Ibrahim , Malang, 2019.
[7] A.  M. Agung  Nugroho,  “Melatih  Sikap  Dan  Gerak Dasar  Pencak  Silat  Bagi  Pesilat  Pemula,” Jurnal Olahraga  Prestasi ,  vol.  1,  p.  18,  2005,  doi: 10.21831/jorpres.v1i2.6859.
[8] Steven  Sen  dkk.,  “Komparasi  Metode  Multilayer Perceptron  (MLP)  dan  Long  Short  Term  Memory (LSTM) dalam Peramalan Harga Beras,” Ultimatic, Vol. XII, No. 1, 2020. ISSN: 2085-4552.
[9] M. Carney dkk., “Teachable Machine: Approachable Web-Based  Tool  for  Exploring  Machine  Learning Classification,” presented  at  the  CHI  ’20:  CHI
Conference  on  Human  Factors  in  Computing Systems , April 2020, doi: 10.1145/3334480.3382839.
[10] Flutter  Intern,  “Flutter”  Flutter  Developer,  2020, [Online].  Tersedia:  https://flutter.dev/  [Diakses:  17 Juli 2021].
[11] Admin,  “Confusion  Matrix”, Binus  University School  of  Computer  Science ,  November  2020, [Online].
Tersedia:
https://socs.binus.ac.id/2020/11/01/confusion- matrix/ [Diakses: 19 Agustus 2021].